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Obtenha inferências online amplas e avançadas

Esta página mostra-lhe como obter inferências e explicações online (em tempo real) dos seus modelos de classificação ou regressão tabulares através da Google Cloud consola ou da API Vertex AI.

Uma inferência online é um pedido síncrono, ao contrário de uma inferência em lote, que é um pedido assíncrono. Use inferências online quando fizer pedidos em resposta à entrada da aplicação ou noutras situações em que precise de inferência atempada.

Tem de implementar um modelo num ponto final antes de usar esse modelo para publicar inferências online. A implementação de um modelo associa recursos físicos ao modelo para que possa publicar inferências online com baixa latência.

Os tópicos abordados são:

Implemente um modelo num ponto final
Obtenha uma inferência online com o modelo implementado

Antes de começar

Antes de obter inferências online, primeiro prepare um modelo.

Implemente um modelo num ponto final

Pode implementar mais do que um modelo num ponto final e pode implementar um modelo em mais do que um ponto final. Para mais informações sobre opções e exemplos de utilização para a implementação de modelos, consulte o artigo Acerca da implementação de modelos.

Use um dos seguintes métodos para implementar um modelo:

Google Cloud consola

Na Google Cloud consola, na secção Vertex AI, aceda à página Modelos.

Aceda à página Modelos
Clique no nome do modelo que quer implementar para abrir a respetiva página de detalhes.
Selecione o separador Implementar e testar.

Se o seu modelo já estiver implementado em quaisquer pontos finais, estes são apresentados na secção Implemente o seu modelo.
Clique em Implementar no ponto final.
Na página Defina o seu ponto final, configure da seguinte forma:
1. Pode optar por implementar o modelo num novo ponto final ou num ponto final existente.
  - Para implementar o modelo num novo ponto final, selecione Criar novo ponto final e indique um nome para o novo ponto final.
  - Para implementar o modelo num ponto final existente, selecione Adicionar ao ponto final existente e selecione o ponto final na lista pendente.
  - Pode adicionar mais do que um modelo a um ponto final e pode adicionar um modelo a mais do que um ponto final. Saiba mais.
2. Clique em Continuar.
Na página Definições do modelo, configure da seguinte forma:
1. Se estiver a implementar o seu modelo num novo ponto final, aceite 100 para a Divisão de tráfego. Se estiver a implementar o seu modelo num ponto final existente que tenha um ou mais modelos implementados, tem de atualizar a percentagem de divisão do tráfego para o modelo que está a implementar e os modelos já implementados, de modo que todas as percentagens totalizem 100%.
2. Introduza o número mínimo de nós de computação que quer fornecer para o seu modelo.
  
  Este é o número de nós disponíveis para este modelo em todos os momentos. São-lhe cobrados os nós usados, quer para processar a carga de inferência, quer para nós em espera (mínimo), mesmo sem tráfego de inferência. Consulte a página de preços.
3. Selecione o Tipo de máquina.
  
  Os recursos de máquina maiores aumentam o desempenho da inferência e os custos.
4. Saiba como alterar as definições predefinidas para o registo de inferências.
5. Clique em Continuar.
Na página Monitorização de modelos, clique em Continuar.
Na página Objetivos de monitorização, configure da seguinte forma:
1. Introduza a localização dos seus dados de preparação.
2. Introduza o nome da coluna de destino.
Clique em Implementar para implementar o modelo no ponto final.

API

Quando implementa um modelo através da API Vertex AI, conclua os seguintes passos:

Crie um ponto final, se necessário.
Obtenha o ID do ponto final.
Implemente o modelo no ponto final.

Crie um ponto final

Se estiver a implementar um modelo num ponto final existente, pode ignorar este passo.

gcloud

O exemplo seguinte usa o comando gcloud ai endpoints create:

  gcloud ai endpoints create \
    --region=LOCATION \
    --display-name=ENDPOINT_NAME

Substitua o seguinte:

LOCATION_ID: a região onde está a usar o Vertex AI.
ENDPOINT_NAME: o nome a apresentar do ponto final.

A ferramenta Google Cloud CLI pode demorar alguns segundos a criar o ponto final.

REST

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

LOCATION_ID: a sua região.
PROJECT_ID: o seu ID do projeto.
ENDPOINT_NAME: o nome a apresentar do ponto final.

Método HTTP e URL:

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints

Corpo JSON do pedido:

{
  "display_name": "ENDPOINT_NAME"
}

Para enviar o seu pedido, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Nota: O comando seguinte pressupõe que tem sessão iniciada na CLI gcloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que inicia automaticamente sessão na CLI gcloud. Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints"

PowerShell (Windows)

Nota: O comando seguinte pressupõe que iniciou sessão na CLI do Google Cloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login .gcloud Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints" | Select-Object -Expand Content

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateEndpointOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2020-11-05T17:45:42.812656Z",
      "updateTime": "2020-11-05T17:45:42.812656Z"
    }
  }
}

Pode sondar o estado da operação até a resposta incluir "done": true.

Java

Antes de experimentar este exemplo, siga as Javainstruções de configuração no início rápido do Vertex AI com bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Java Vertex AI.

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CreateEndpointOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Endpoint;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EndpointServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EndpointServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateEndpointSample {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String endpointDisplayName = "YOUR_ENDPOINT_DISPLAY_NAME";
    createEndpointSample(project, endpointDisplayName);
  }

  static void createEndpointSample(String project, String endpointDisplayName)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    EndpointServiceSettings endpointServiceSettings =
        EndpointServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (EndpointServiceClient endpointServiceClient =
        EndpointServiceClient.create(endpointServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      LocationName locationName = LocationName.of(project, location);
      Endpoint endpoint = Endpoint.newBuilder().setDisplayName(endpointDisplayName).build();

      OperationFuture<Endpoint, CreateEndpointOperationMetadata> endpointFuture =
          endpointServiceClient.createEndpointAsync(locationName, endpoint);
      System.out.format("Operation name: %s\n", endpointFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      Endpoint endpointResponse = endpointFuture.get(300, TimeUnit.SECONDS);

      System.out.println("Create Endpoint Response");
      System.out.format("Name: %s\n", endpointResponse.getName());
      System.out.format("Display Name: %s\n", endpointResponse.getDisplayName());
      System.out.format("Description: %s\n", endpointResponse.getDescription());
      System.out.format("Labels: %s\n", endpointResponse.getLabelsMap());
      System.out.format("Create Time: %s\n", endpointResponse.getCreateTime());
      System.out.format("Update Time: %s\n", endpointResponse.getUpdateTime());
    }
  }
}

Node.js

Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do Vertex AI com bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Node.js Vertex AI.

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const endpointDisplayName = 'YOUR_ENDPOINT_DISPLAY_NAME';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

// Imports the Google Cloud Endpoint Service Client library
const {EndpointServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform');

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const endpointServiceClient = new EndpointServiceClient(clientOptions);

async function createEndpoint() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;
  const endpoint = {
    displayName: endpointDisplayName,
  };
  const request = {
    parent,
    endpoint,
  };

  // Get and print out a list of all the endpoints for this resource
  const [response] = await endpointServiceClient.createEndpoint(request);
  console.log(`Long running operation : ${response.name}`);

  // Wait for operation to complete
  await response.promise();
  const result = response.result;

  console.log('Create endpoint response');
  console.log(`\tName : ${result.name}`);
  console.log(`\tDisplay name : ${result.displayName}`);
  console.log(`\tDescription : ${result.description}`);
  console.log(`\tLabels : ${JSON.stringify(result.labels)}`);
  console.log(`\tCreate time : ${JSON.stringify(result.createTime)}`);
  console.log(`\tUpdate time : ${JSON.stringify(result.updateTime)}`);
}
createEndpoint();

Python

Para saber como instalar ou atualizar o SDK Vertex AI para Python, consulte o artigo Instale o SDK Vertex AI para Python. Para mais informações, consulte a Python documentação de referência da API.

def create_endpoint_sample(
    project: str,
    display_name: str,
    location: str,
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)

    endpoint = aiplatform.Endpoint.create(
        display_name=display_name,
        project=project,
        location=location,
    )

    print(endpoint.display_name)
    print(endpoint.resource_name)
    return endpoint

Obtenha o ID do ponto final

Precisa do ID do ponto final para implementar o modelo.

gcloud

O exemplo seguinte usa o comando gcloud ai endpoints list:

  gcloud ai endpoints list \
    --region=LOCATION \
    --filter=display_name=ENDPOINT_NAME

Substitua o seguinte:

LOCATION_ID: a região onde está a usar o Vertex AI.
ENDPOINT_NAME: o nome a apresentar do ponto final.

Tenha em atenção o número apresentado na coluna ENDPOINT_ID. Use este ID no passo seguinte.

REST

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

LOCATION_ID: a região onde está a usar o Vertex AI.
PROJECT_ID: .
ENDPOINT_NAME: o nome a apresentar do ponto final.

Método HTTP e URL:

GET https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints?filter=display_name=ENDPOINT_NAME

Para enviar o seu pedido, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Execute o seguinte comando:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints?filter=display_name=ENDPOINT_NAME"

PowerShell (Windows)

Execute o seguinte comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints?filter=display_name=ENDPOINT_NAME" | Select-Object -Expand Content

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

{
  "endpoints": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID",
      "displayName": "ENDPOINT_NAME",
      "etag": "AMEw9yPz5pf4PwBHbRWOGh0PcAxUdjbdX2Jm3QO_amguy3DbZGP5Oi_YUKRywIE-BtLx",
      "createTime": "2020-04-17T18:31:11.585169Z",
      "updateTime": "2020-04-17T18:35:08.568959Z"
    }
  ]
}

Tenha em atenção o ENDPOINT_ID.

Implemente o modelo

Selecione o separador abaixo para o seu idioma ou ambiente:

gcloud

Os exemplos seguintes usam o comando gcloud ai endpoints deploy-model.

O exemplo seguinte implementa um Model num Endpoint sem usar GPUs para acelerar a publicação de previsões e sem dividir o tráfego entre vários recursos DeployedModel:

Antes de usar qualquer um dos dados de comandos abaixo, faça as seguintes substituições:

ENDPOINT_ID: o ID do ponto final.
LOCATION_ID: a região onde está a usar o Vertex AI.
MODEL_ID: o ID do modelo a implementar.
DEPLOYED_MODEL_NAME: um nome para o DeployedModel. Também pode usar o nome a apresentar do Model para o DeployedModel.
MACHINE_TYPE: opcional. Os recursos da máquina usados para cada nó desta implementação. A predefinição é n1-standard-2. Saiba mais sobre os tipos de máquinas.
MIN_REPLICA_COUNT: o número mínimo de nós para esta implementação. O número de nós pode ser aumentado ou diminuído conforme necessário pela carga de inferência, até ao número máximo de nós e nunca inferior a este número de nós. Este valor tem de ser igual ou superior a 1. Se o sinalizador --min-replica-count for omitido, o valor predefinido é 1.
MAX_REPLICA_COUNT: o número máximo de nós para esta implementação. O número de nós pode ser aumentado ou diminuído conforme necessário pela carga de inferência, até este número de nós e nunca inferior ao número mínimo de nós. Se omitir a flag --max-replica-count, o número máximo de nós é definido para o valor de --min-replica-count.

Execute o comando gcloud ai endpoints deploy-model:

Linux, macOS ou Cloud Shell

gcloud ai endpoints deploy-model ENDPOINT_ID\
  --region=LOCATION_ID \
  --model=MODEL_ID \
  --display-name=DEPLOYED_MODEL_NAME \
  --machine-type=MACHINE_TYPE \
  --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT \
  --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT \
  --traffic-split=0=100

Windows (PowerShell)

gcloud ai endpoints deploy-model ENDPOINT_ID`
  --region=LOCATION_ID `
  --model=MODEL_ID `
  --display-name=DEPLOYED_MODEL_NAME `
  --machine-type=MACHINE_TYPE `
  --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT `
  --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT `
  --traffic-split=0=100

Windows (cmd.exe)

gcloud ai endpoints deploy-model ENDPOINT_ID^
  --region=LOCATION_ID ^
  --model=MODEL_ID ^
  --display-name=DEPLOYED_MODEL_NAME ^
  --machine-type=MACHINE_TYPE ^
  --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT ^
  --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT ^
  --traffic-split=0=100

Dividir tráfego

A flag --traffic-split=0=100 nos exemplos anteriores envia 100% do tráfego de previsão que o Endpoint recebe para o novo DeployedModel, que é representado pelo ID temporário 0. Se o seu Endpoint já tiver outros DeployedModel recursos, pode dividir o tráfego entre os novos DeployedModel e os antigos. Por exemplo, para enviar 20% do tráfego para a nova versão DeployedModel e 80% para uma versão mais antiga, execute o seguinte comando.

Antes de usar qualquer um dos dados de comandos abaixo, faça as seguintes substituições:

OLD_DEPLOYED_MODEL_ID: o ID do DeployedModel existente.

Execute o comando gcloud ai endpoints deploy-model:

Linux, macOS ou Cloud Shell

gcloud ai endpoints deploy-model ENDPOINT_ID\
  --region=LOCATION_ID \
  --model=MODEL_ID \
  --display-name=DEPLOYED_MODEL_NAME \ 
  --machine-type=MACHINE_TYPE \
  --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT \
  --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT \
  --traffic-split=0=20,OLD_DEPLOYED_MODEL_ID=80

Windows (PowerShell)

gcloud ai endpoints deploy-model ENDPOINT_ID`
  --region=LOCATION_ID `
  --model=MODEL_ID `
  --display-name=DEPLOYED_MODEL_NAME \ 
  --machine-type=MACHINE_TYPE `
  --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT `
  --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT `
  --traffic-split=0=20,OLD_DEPLOYED_MODEL_ID=80

Windows (cmd.exe)

gcloud ai endpoints deploy-model ENDPOINT_ID^
  --region=LOCATION_ID ^
  --model=MODEL_ID ^
  --display-name=DEPLOYED_MODEL_NAME \ 
  --machine-type=MACHINE_TYPE ^
  --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT ^
  --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT ^
  --traffic-split=0=20,OLD_DEPLOYED_MODEL_ID=80

REST

Usa o método endpoints.predict para pedir uma inferência online.

Implemente o modelo.

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

LOCATION_ID: a região onde está a usar o Vertex AI.
PROJECT_ID: .
ENDPOINT_ID: o ID do ponto final.
MODEL_ID: o ID do modelo a implementar.
DEPLOYED_MODEL_NAME: um nome para o DeployedModel. Também pode usar o nome a apresentar do Model para o DeployedModel.
MACHINE_TYPE: opcional. Os recursos da máquina usados para cada nó desta implementação. A predefinição é n1-standard-2. Saiba mais sobre os tipos de máquinas.
ACCELERATOR_TYPE: o tipo de acelerador a anexar à máquina. Opcional se ACCELERATOR_COUNT não for especificado ou for zero. Não recomendado para modelos do AutoML ou modelos preparados personalizados que estejam a usar imagens sem GPU. Saiba mais.
ACCELERATOR_COUNT: o número de aceleradores que cada réplica deve usar. Opcional. Deve ser zero ou não especificado para modelos AutoML ou modelos preparados personalizados que estão a usar imagens não GPU.
MIN_REPLICA_COUNT: o número mínimo de nós para esta implementação. O número de nós pode ser aumentado ou diminuído conforme necessário pela carga de inferência, até ao número máximo de nós e nunca inferior a este número de nós. Este valor tem de ser igual ou superior a 1.
MAX_REPLICA_COUNT: o número máximo de nós para esta implementação. O número de nós pode ser aumentado ou diminuído conforme necessário pela carga de inferência, até este número de nós e nunca inferior ao número mínimo de nós.
REQUIRED_REPLICA_COUNT: opcional. O número necessário de nós para que esta implementação seja marcada como bem-sucedida. Tem de ser igual ou superior a 1 e inferior ou igual ao número mínimo de nós. Se não for especificado, o valor predefinido é o número mínimo de nós.
TRAFFIC_SPLIT_THIS_MODEL: A percentagem do tráfego de previsão para este ponto final a encaminhar para o modelo implementado com esta operação. A predefinição é 100. Todas as percentagens de tráfego têm de totalizar 100. Saiba mais acerca das divisões de tráfego.
DEPLOYED_MODEL_ID_N: opcional. Se outros modelos forem implementados neste ponto final, tem de atualizar as respetivas percentagens de divisão de tráfego para que todas as percentagens totalizem 100.
TRAFFIC_SPLIT_MODEL_N: o valor da percentagem da divisão de tráfego para a chave do ID do modelo implementado.
PROJECT_NUMBER: o número do projeto gerado automaticamente do seu projeto

Método HTTP e URL:

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID:deployModel

Corpo JSON do pedido:

{
  "deployedModel": {
    "model": "projects/PROJECT/locations/us-central1/models/MODEL_ID",
    "displayName": "DEPLOYED_MODEL_NAME",
    "dedicatedResources": {
       "machineSpec": {
         "machineType": "MACHINE_TYPE",
         "acceleratorType": "ACCELERATOR_TYPE",
         "acceleratorCount": "ACCELERATOR_COUNT"
       },
       "minReplicaCount": MIN_REPLICA_COUNT,
       "maxReplicaCount": MAX_REPLICA_COUNT,
       "requiredReplicaCount": REQUIRED_REPLICA_COUNT
     },
  },
  "trafficSplit": {
    "0": TRAFFIC_SPLIT_THIS_MODEL,
    "DEPLOYED_MODEL_ID_1": TRAFFIC_SPLIT_MODEL_1,
    "DEPLOYED_MODEL_ID_2": TRAFFIC_SPLIT_MODEL_2
  },
}

Para enviar o seu pedido, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID:deployModel"

PowerShell (Windows)

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID:deployModel" | Select-Object -Expand Content

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.DeployModelOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2020-10-19T17:53:16.502088Z",
      "updateTime": "2020-10-19T17:53:16.502088Z"
    }
  }
}

Java

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DedicatedResources;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeployModelOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeployModelResponse;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeployedModel;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EndpointName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EndpointServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EndpointServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.MachineSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelName;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class DeployModelCustomTrainedModelSample {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "PROJECT";
    String endpointId = "ENDPOINT_ID";
    String modelName = "MODEL_NAME";
    String deployedModelDisplayName = "DEPLOYED_MODEL_DISPLAY_NAME";
    deployModelCustomTrainedModelSample(project, endpointId, modelName, deployedModelDisplayName);
  }

  static void deployModelCustomTrainedModelSample(
      String project, String endpointId, String model, String deployedModelDisplayName)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    EndpointServiceSettings settings =
        EndpointServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();
    String location = "us-central1";

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (EndpointServiceClient client = EndpointServiceClient.create(settings)) {
      MachineSpec machineSpec = MachineSpec.newBuilder().setMachineType("n1-standard-2").build();
      DedicatedResources dedicatedResources =
          DedicatedResources.newBuilder().setMinReplicaCount(1).setMachineSpec(machineSpec).build();

      String modelName = ModelName.of(project, location, model).toString();
      DeployedModel deployedModel =
          DeployedModel.newBuilder()
              .setModel(modelName)
              .setDisplayName(deployedModelDisplayName)
              // `dedicated_resources` must be used for non-AutoML models
              .setDedicatedResources(dedicatedResources)
              .build();
      // key '0' assigns traffic for the newly deployed model
      // Traffic percentage values must add up to 100
      // Leave dictionary empty if endpoint should not accept any traffic
      Map<String, Integer> trafficSplit = new HashMap<>();
      trafficSplit.put("0", 100);
      EndpointName endpoint = EndpointName.of(project, location, endpointId);
      OperationFuture<DeployModelResponse, DeployModelOperationMetadata> response =
          client.deployModelAsync(endpoint, deployedModel, trafficSplit);

      // You can use OperationFuture.getInitialFuture to get a future representing the initial
      // response to the request, which contains information while the operation is in progress.
      System.out.format("Operation name: %s\n", response.getInitialFuture().get().getName());

      // OperationFuture.get() will block until the operation is finished.
      DeployModelResponse deployModelResponse = response.get();
      System.out.format("deployModelResponse: %s\n", deployModelResponse);
    }
  }
}

Python

def deploy_model_with_dedicated_resources_sample(
    project,
    location,
    model_name: str,
    machine_type: str,
    endpoint: Optional[aiplatform.Endpoint] = None,
    deployed_model_display_name: Optional[str] = None,
    traffic_percentage: Optional[int] = 0,
    traffic_split: Optional[Dict[str, int]] = None,
    min_replica_count: int = 1,
    max_replica_count: int = 1,
    accelerator_type: Optional[str] = None,
    accelerator_count: Optional[int] = None,
    explanation_metadata: Optional[explain.ExplanationMetadata] = None,
    explanation_parameters: Optional[explain.ExplanationParameters] = None,
    metadata: Optional[Sequence[Tuple[str, str]]] = (),
    sync: bool = True,
):
    """
    model_name: A fully-qualified model resource name or model ID.
          Example: "projects/123/locations/us-central1/models/456" or
          "456" when project and location are initialized or passed.
    """

    aiplatform.init(project=project, location=location)

    model = aiplatform.Model(model_name=model_name)

    # The explanation_metadata and explanation_parameters should only be
    # provided for a custom trained model and not an AutoML model.
    model.deploy(
        endpoint=endpoint,
        deployed_model_display_name=deployed_model_display_name,
        traffic_percentage=traffic_percentage,
        traffic_split=traffic_split,
        machine_type=machine_type,
        min_replica_count=min_replica_count,
        max_replica_count=max_replica_count,
        accelerator_type=accelerator_type,
        accelerator_count=accelerator_count,
        explanation_metadata=explanation_metadata,
        explanation_parameters=explanation_parameters,
        metadata=metadata,
        sync=sync,
    )

    model.wait()

    print(model.display_name)
    print(model.resource_name)
    return model

Node.js

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

const automl = require('@google-cloud/automl');
const client = new automl.v1beta1.AutoMlClient();

/**
 * Demonstrates using the AutoML client to create a model.
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = '[PROJECT_ID]' e.g., "my-gcloud-project";
// const computeRegion = '[REGION_NAME]' e.g., "us-central1";
// const datasetId = '[DATASET_ID]' e.g., "TBL2246891593778855936";
// const tableId = '[TABLE_ID]' e.g., "1991013247762825216";
// const columnId = '[COLUMN_ID]' e.g., "773141392279994368";
// const modelName = '[MODEL_NAME]' e.g., "testModel";
// const trainBudget = '[TRAIN_BUDGET]' e.g., "1000",
// `Train budget in milli node hours`;

// A resource that represents Google Cloud Platform location.
const projectLocation = client.locationPath(projectId, computeRegion);

// Get the full path of the column.
const columnSpecId = client.columnSpecPath(
  projectId,
  computeRegion,
  datasetId,
  tableId,
  columnId
);

// Set target column to train the model.
const targetColumnSpec = {name: columnSpecId};

// Set tables model metadata.
const tablesModelMetadata = {
  targetColumnSpec: targetColumnSpec,
  trainBudgetMilliNodeHours: trainBudget,
};

// Set datasetId, model name and model metadata for the dataset.
const myModel = {
  datasetId: datasetId,
  displayName: modelName,
  tablesModelMetadata: tablesModelMetadata,
};

// Create a model with the model metadata in the region.
client
  .createModel({parent: projectLocation, model: myModel})
  .then(responses => {
    const initialApiResponse = responses[1];
    console.log(`Training operation name: ${initialApiResponse.name}`);
    console.log('Training started...');
  })
  .catch(err => {
    console.error(err);
  });

Saiba como alterar as definições predefinidas para o registo de inferências.

Obtenha o estado da operação

Alguns pedidos iniciam operações de longa duração que requerem tempo para serem concluídas. Estes pedidos devolvem um nome da operação, que pode usar para ver o estado da operação ou cancelar a operação. A Vertex AI fornece métodos auxiliares para fazer chamadas contra operações de longa duração. Para mais informações, consulte o artigo Trabalhar com operações de longa duração.

Obtenha uma inferência online com o modelo implementado

Para fazer uma inferência online, envie um ou mais itens de teste a um modelo para análise. O modelo devolve resultados baseados no objetivo do modelo. Use a Google Cloud consola ou a API Vertex AI para pedir uma inferência online.

Google Cloud consola

Na Google Cloud consola, na secção Vertex AI, aceda à página Modelos.

Aceda à página Modelos
Na lista de modelos, clique no nome do modelo a partir do qual quer pedir inferências.
Selecione o separador Implementar e testar.
Na secção Teste o seu modelo, adicione itens de teste para pedir uma inferência. Os dados de inferência de base são preenchidos automaticamente. Em alternativa, pode introduzir os seus próprios dados de inferência e clicar em Prever.

Após a conclusão da inferência, o Vertex AI devolve os resultados na consola.

API: Classification

gcloud

Crie um ficheiro denominado request.json com o seguinte conteúdo:
```
      {
  "instances": [
    {
      PREDICTION_DATA_ROW
    }
  ]
}
    
```
Substitua o seguinte:
- PREDICTION_DATA_ROW: um objeto JSON com chaves como os nomes das funcionalidades e valores como os valores das funcionalidades correspondentes. Por exemplo, para um conjunto de dados com um número, uma matriz de strings e uma categoria, a linha de dados pode ter o seguinte aspeto:
```
"length":3.6,
"material":"cotton",
"tag_array": ["abc","def"]
```
  Tem de ser fornecido um valor para cada funcionalidade incluída na preparação. O formato dos dados usados para a previsão tem de corresponder ao formato usado para a preparação. Consulte o artigo Formato de dados para previsões para ver detalhes.
Execute o seguinte comando:
```
gcloud ai endpoints predict ENDPOINT_ID \
  --region=LOCATION_ID \
  --json-request=request.json
```
Substitua o seguinte:
- ENDPOINT_ID: o ID do ponto final.
- LOCATION_ID: a região onde está a usar o Vertex AI.

REST

Usa o método endpoints.predict para pedir uma inferência online.

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

LOCATION_ID: região onde o ponto final está localizado. Por exemplo, us-central1.
PROJECT_ID: o seu ID do projeto.
ENDPOINT_ID: o ID do ponto final.
PREDICTION_DATA_ROW: um objeto JSON com chaves como os nomes das funcionalidades e valores como os valores das funcionalidades correspondentes. Por exemplo, para um conjunto de dados com um número, uma matriz de strings e uma categoria, a linha de dados pode ter o seguinte aspeto:
```
"length":3.6,
"material":"cotton",
"tag_array": ["abc","def"]
```
Tem de ser fornecido um valor para cada funcionalidade incluída na preparação. O formato dos dados usados para a previsão tem de corresponder ao formato usado para a preparação. Consulte o artigo Formato de dados para previsões para ver detalhes.
DEPLOYED_MODEL_ID: resultado do método predict. O ID do modelo usado para gerar a inferência.

Método HTTP e URL:

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID:predict

Corpo JSON do pedido:

{
  "instances": [
    {
      PREDICTION_DATA_ROW
    }
  ]
}

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID:predict"

PowerShell

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID:predict" | Select-Object -Expand Content

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

   {
     "predictions": [
      {
         "scores": [
           0.96771615743637085,
           0.032283786684274673
         ],
         "classes": [
           "0",
           "1"
         ]
      }
     ]
     "deployedModelId": "2429510197"
   }

Java

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.


import com.google.cloud.aiplatform.util.ValueConverter;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EndpointName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictResponse;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictionServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictionServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.schema.predict.prediction.TabularClassificationPredictionResult;
import com.google.protobuf.ListValue;
import com.google.protobuf.Value;
import com.google.protobuf.util.JsonFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class PredictTabularClassificationSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String instance = "[{ “feature_column_a”: “value”, “feature_column_b”: “value”}]";
    String endpointId = "YOUR_ENDPOINT_ID";
    predictTabularClassification(instance, project, endpointId);
  }

  static void predictTabularClassification(String instance, String project, String endpointId)
      throws IOException {
    PredictionServicPredictionServiceSettingsceSettings =
        PredictionServicPredictionServiceSettings          .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (PredictionServicPredictionServiceClientceClient =
        PredictionServicPredictionServiceClientonServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      EndpointName endEndpointNameEndpointName.of(EndpointNameation, endpointId);

      ListValue.BuildeListValueue = ListValue.newBuiListValue     JsonFormat.parseJsonFormatinstance, listValue);
      List<Value> instanListValuelistValue.getValuesList();

      Value parametersValuelue.newBuilderValuetListValue(listValue).build();
      PredictResponse PredictResponse =
          predictionServiceClient.predict(endpointName, instanceList, parameters);
      System.out.println("Predict Tabular Classification Response");
      System.out.format("\tDeployed Model Id: %s\n", predictResponse.predictResponse.getDeployedModelId().out.println("Predictions");
      for (Value predictionValueedictResponse.predictResponse.getPredictionsList()larClassificTabularClassificationPredictionResultuilder =
            TabularClassificTabularClassificationPredictionResult       TabularClassificTabularClassificationPredictionResult      (TabularClassificTabularClassificationPredictionResult  ValueConverter.fValueConvertertBuilder, prediction);

        for (int i = 0; i < result.getClasseresult.getClassesCount()   System.out.printf("\tClass: %s", result.getClasseresult.getClasses(i)tem.out.printf("\tScore: %f", result.getScoresresult.getScores(i)   }
    }
  }
}

Node.js

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const endpointId = 'YOUR_ENDPOINT_ID';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';
const aiplatform = require('@google-cloud/aiplatform');
const {prediction} =
  aiplatform.protos.google.cloud.aiplatform.v1.schema.predict;

// Imports the Google Cloud Prediction service client
const {PredictionServiceClient} = aiplatform.v1;

// Import the helper module for converting arbitrary protobuf.Value objects.
const {helpers} = aiplatform;

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const predictionServiceClient = new PredictionServiceClient(clientOptions);

async function predictTablesClassification() {
  // Configure the endpoint resource
  const endpoint = `projects/${project}/locations/${location}/endpoints/${endpointId}`;
  const parameters = helpers.toValue({});

  const instance = helpers.toValue({
    petal_length: '1.4',
    petal_width: '1.3',
    sepal_length: '5.1',
    sepal_width: '2.8',
  });

  const instances = [instance];
  const request = {
    endpoint,
    instances,
    parameters,
  };

  // Predict request
  const [response] = await predictionServiceClient.predict(request);

  console.log('Predict tabular classification response');
  console.log(`\tDeployed model id : ${response.deployedModelId}\n`);
  const predictions = response.predictions;
  console.log('Predictions :');
  for (const predictionResultVal of predictions) {
    const predictionResultObj =
      prediction.TabularClassificationPredictionResult.fromValue(
        predictionResultVal
      );
    for (const [i, class_] of predictionResultObj.classes.entries()) {
      console.log(`\tClass: ${class_}`);
      console.log(`\tScore: ${predictionResultObj.scores[i]}\n\n`);
    }
  }
}
predictTablesClassification();

Python

def predict_tabular_classification_sample(
    project: str,
    location: str,
    endpoint_name: str,
    instances: List[Dict],
):
    """
    Args
        project: Your project ID or project number.
        location: Region where Endpoint is located. For example, 'us-central1'.
        endpoint_name: A fully qualified endpoint name or endpoint ID. Example: "projects/123/locations/us-central1/endpoints/456" or
               "456" when project and location are initialized or passed.
        instances: A list of one or more instances (examples) to return a prediction for.
    """
    aiplatform.init(project=project, location=location)

    endpoint = aiplatform.Endpoint(endpoint_name)

    response = endpoint.predict(instances=instances)

    for prediction_ in response.predictions:
        print(prediction_)

API: regressão

gcloud

Crie um ficheiro denominado `request.json` com o seguinte conteúdo:
```
      {
  "instances": [
    {
      PREDICTION_DATA_ROW
    }
  ]
}
    
```
Substitua o seguinte:
- PREDICTION_DATA_ROW: um objeto JSON com chaves como os nomes das funcionalidades e valores como os valores das funcionalidades correspondentes. Por exemplo, para um conjunto de dados com um número, uma matriz de números e uma categoria, a linha de dados pode ter o seguinte aspeto:
```
"age":3.6,
"sq_ft":5392,
"code": "90331"
```
  Tem de ser fornecido um valor para cada funcionalidade incluída na preparação. O formato dos dados usados para a previsão tem de corresponder ao formato usado para a preparação. Consulte o artigo Formato de dados para previsões para ver detalhes.
Execute o seguinte comando:
```
gcloud ai endpoints predict ENDPOINT_ID \
  --region=LOCATION_ID \
  --json-request=request.json
```
Substitua o seguinte:
- ENDPOINT_ID: o ID do ponto final.
- LOCATION_ID: a região onde está a usar o Vertex AI.

REST

Usa o método endpoints.predict para pedir uma inferência online.

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

LOCATION_ID: região onde o ponto final está localizado. Por exemplo, us-central1.
PROJECT_ID: .
ENDPOINT_ID: o ID do ponto final.
PREDICTION_DATA_ROW: um objeto JSON com chaves como os nomes das funcionalidades e valores como os valores das funcionalidades correspondentes. Por exemplo, para um conjunto de dados com um número, uma matriz de números e uma categoria, a linha de dados pode ter o seguinte aspeto:
```
"age":3.6,
"sq_ft":5392,
"code": "90331"
```
Tem de ser fornecido um valor para cada funcionalidade incluída na preparação. O formato dos dados usados para a previsão tem de corresponder ao formato usado para a preparação. Consulte o artigo Formato de dados para previsões para ver detalhes.
DEPLOYED_MODEL_ID: resultado do método predict. O ID do modelo usado para gerar a inferência.

Método HTTP e URL:

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID:predict

Corpo JSON do pedido:

{
  "instances": [
    {
      PREDICTION_DATA_ROW
    }
  ]
}

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID:predict"

PowerShell

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID:predict" | Select-Object -Expand Content

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:


{
  "predictions": [
    [
      {
        "value": 65.14233
      }
    ]
  ],
  "deployedModelId": "DEPLOYED_MODEL_ID"
}

Java

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.


import com.google.cloud.aiplatform.util.ValueConverter;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EndpointName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictResponse;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictionServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictionServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.schema.predict.prediction.TabularRegressionPredictionResult;
import com.google.protobuf.ListValue;
import com.google.protobuf.Value;
import com.google.protobuf.util.JsonFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class PredictTabularRegressionSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String instance = "[{ “feature_column_a”: “value”, “feature_column_b”: “value”}]";
    String endpointId = "YOUR_ENDPOINT_ID";
    predictTabularRegression(instance, project, endpointId);
  }

  static void predictTabularRegression(String instance, String project, String endpointId)
      throws IOException {
    PredictionServicPredictionServiceSettingsceSettings =
        PredictionServicPredictionServiceSettings          .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (PredictionServicPredictionServiceClientceClient =
        PredictionServicPredictionServiceClientonServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      EndpointName endEndpointNameEndpointName.of(EndpointNameation, endpointId);

      ListValue.BuildeListValueue = ListValue.newBuiListValue     JsonFormat.parseJsonFormatinstance, listValue);
      List<Value> instanListValuelistValue.getValuesList();

      Value parametersValuelue.newBuilderValuetListValue(listValue).build();
      PredictResponse PredictResponse =
          predictionServiceClient.predict(endpointName, instanceList, parameters);
      System.out.println("Predict Tabular Regression Response");
      System.out.format("\tDisplay Model Id: %s\n", predictResponse.predictResponse.getDeployedModelId().out.println("Predictions");
      for (Value predictionValueedictResponse.predictResponse.getPredictionsList()larRegressioTabularRegressionPredictionResultuilder =
            TabularRegressioTabularRegressionPredictionResult        TabularRegressioTabularRegressionPredictionResult      (TabularRegressioTabularRegressionPredictionResult.fValueConvertertBuilder, prediction);

        System.out.printf("\tUpper bound: %f\n", result.getUpperBresult.getUpperBound()m.out.printf("\tLower bound: %f\n", result.getLowerBresult.getLowerBound()m.out.printf("\tValue: %f\n", result.getValue(result.getValue()
  }
}

Node.js

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const endpointId = 'YOUR_ENDPOINT_ID';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';
const aiplatform = require('@google-cloud/aiplatform');
const {prediction} =
  aiplatform.protos.google.cloud.aiplatform.v1.schema.predict;

// Imports the Google Cloud Prediction service client
const {PredictionServiceClient} = aiplatform.v1;

// Import the helper module for converting arbitrary protobuf.Value objects.
const {helpers} = aiplatform;

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const predictionServiceClient = new PredictionServiceClient(clientOptions);

async function predictTablesRegression() {
  // Configure the endpoint resource
  const endpoint = `projects/${project}/locations/${location}/endpoints/${endpointId}`;
  const parameters = helpers.toValue({});

  // TODO (erschmid): Make this less painful
  const instance = helpers.toValue({
    BOOLEAN_2unique_NULLABLE: false,
    DATETIME_1unique_NULLABLE: '2019-01-01 00:00:00',
    DATE_1unique_NULLABLE: '2019-01-01',
    FLOAT_5000unique_NULLABLE: 1611,
    FLOAT_5000unique_REPEATED: [2320, 1192],
    INTEGER_5000unique_NULLABLE: '8',
    NUMERIC_5000unique_NULLABLE: 16,
    STRING_5000unique_NULLABLE: 'str-2',
    STRUCT_NULLABLE: {
      BOOLEAN_2unique_NULLABLE: false,
      DATE_1unique_NULLABLE: '2019-01-01',
      DATETIME_1unique_NULLABLE: '2019-01-01 00:00:00',
      FLOAT_5000unique_NULLABLE: 1308,
      FLOAT_5000unique_REPEATED: [2323, 1178],
      FLOAT_5000unique_REQUIRED: 3089,
      INTEGER_5000unique_NULLABLE: '1777',
      NUMERIC_5000unique_NULLABLE: 3323,
      TIME_1unique_NULLABLE: '23:59:59.999999',
      STRING_5000unique_NULLABLE: 'str-49',
      TIMESTAMP_1unique_NULLABLE: '1546387199999999',
    },
    TIMESTAMP_1unique_NULLABLE: '1546387199999999',
    TIME_1unique_NULLABLE: '23:59:59.999999',
  });

  const instances = [instance];
  const request = {
    endpoint,
    instances,
    parameters,
  };

  // Predict request
  const [response] = await predictionServiceClient.predict(request);

  console.log('Predict tabular regression response');
  console.log(`\tDeployed model id : ${response.deployedModelId}`);
  const predictions = response.predictions;
  console.log('\tPredictions :');
  for (const predictionResultVal of predictions) {
    const predictionResultObj =
      prediction.TabularRegressionPredictionResult.fromValue(
        predictionResultVal
      );
    console.log(`\tUpper bound: ${predictionResultObj.upper_bound}`);
    console.log(`\tLower bound: ${predictionResultObj.lower_bound}`);
    console.log(`\tLower bound: ${predictionResultObj.value}`);
  }
}
predictTablesRegression();

Python

def predict_tabular_regression_sample(
    project: str,
    location: str,
    endpoint_name: str,
    instances: List[Dict],
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)

    endpoint = aiplatform.Endpoint(endpoint_name)

    response = endpoint.predict(instances=instances)

    for prediction_ in response.predictions:
        print(prediction_)

Interprete os resultados da inferência

Classificação

Os modelos de classificação devolvem uma pontuação de confiança.

A pontuação de confiança comunica a intensidade com que o modelo associa cada classe ou etiqueta a um item de teste. Quanto mais elevado for o número, maior é a confiança do modelo de que a etiqueta deve ser aplicada a esse item. Decide qual o nível de confiança que a pontuação tem de ter para aceitar os resultados do modelo.

Regressão

Os modelos de regressão devolvem um valor de inferência.

Se o seu modelo usar a inferência probabilística, o campo value contém o minimizador do objetivo de otimização. Por exemplo, se o objetivo de otimização for minimize-rmse, o campo value contém o valor médio. Se for minimize-mae, o campo value contém o valor mediano.

Se o seu modelo usar inferência probabilística com quantis, o Vertex AI fornece valores de quantis e inferências, além do minimizador do objetivo de otimização. Os valores dos quantis são definidos durante a preparação do modelo. As inferências de quantil são os valores de inferência associados aos valores de quantil.

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